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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121211441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511747495.9，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法是由田志宏;王梓宇;周盈海;马冰琦;孙彦斌;刘园;苏申;鲁辉;李默涵设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法包括：根据APT知识图谱中节点信息的属性类型进行差异化处理并映射生成节点特征向量；对节点的特征进行迭代式采样及聚合处理生成嵌入向量；根据待预测路径上节点的嵌入向量构建交互特征向量，构建关系类型预测模型，关系类型预测模型根据交互特征向量进行关系类型预测；获取训练集，根据训练集计算各关系类型的动态类别权重，定义加权交叉熵损失函数；应用训练集训练关系类型预测模型得到训练完成的预测模型，预测模型用于根据交互特征向量进行APT知识图谱的显式三元组补全推理和隐式路径推理。应用该方法能够显著提升APT组织画像补全、攻击目标预测等任务的精度。

本发明授权一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法在权利要求书中公布了：1.一种面向APT知识图谱推理任务的协同建模方法，其特征在于，包括： 根据APT知识图谱中节点信息的属性类型进行差异化处理并映射生成节点特征向量； 将所述节点特征向量作为APT知识图谱中节点的初始特征，对节点的特征进行迭代式采样及聚合处理，生成包含多跳上下文信息的嵌入向量； 根据待预测路径上节点的嵌入向量构建交互特征向量，采用多类别Softmax分类器根据所述交互特征向量构建关系类型预测模型，关系类型预测模型根据交互特征向量进行关系类型预测； 获取训练集，根据所述训练集计算各关系类型的动态类别权重，结合所述动态类别权重定义加权交叉熵损失函数； 应用所述训练集训练关系类型预测模型，当所述加权交叉熵损失函数收敛时，得到训练完成的预测模型，所述预测模型用于根据交互特征向量进行APT知识图谱的显式三元组补全推理和隐式路径推理； 其中，根据所述训练集计算各关系类型的动态类别权重，包括：获取所述训练集中各关系类型的出现频次；根据所述训练集的总样本数和各关系类型的出现频次计算各关系类型的初始类别权重；对所述初始类别权重进行指数压缩处理得到动态类别权重； 结合所述动态类别权重定义加权交叉熵损失函数满足如下公式：，其中，表示训练集中边的集合，表示训练集中的边，表示边的真实关系类型，表示关系类型对应的动态类别权重，表示预测结果为属于关系类型的预测概率。

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